Jak vybrat velikost vektoru embeddingu?

Výběr velikosti vektoru vložení závisí na několika faktorech:

• Složitost a rozmanitost dat. Čím bohatější a rozmanitější obsah, tím větší může být rozměr, aby zachytil všechny nuance.
• Objem trénovacích dat. Větší velikosti vyžadují více dat pro trénink a k zabránění přeučení.
• Úkol a model. Pro jednoduché úkoly (například klasifikace s malým počtem tříd) lze použít menší velikosti (50-100), pro složitější — 300 a více.
• Omezení zdrojů. Větší vložení vyžadují více paměti a výpočetních zdrojů.

Často se volí velikost v rozmezí 100–300, například populární modely jako Word2Vec nebo GloVe používají 100, 200 nebo 300 rozměrů.

Příklad: pokud stavíte vyhledávací systém na základě textů zpráv, 200-300 rozměrů bude dobrým kompromisem mezi kvalitou a výkonem.